我这边讲解一下我们数据中台的建设能力。
第一部分建设背景
国务院发布的《中国教育现代化2035》和教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》
为深入贯彻这两个指标文件，需采用互联网、物联网、大数据、人工智能等新技术、新理念建设新型教育基础设施及能力平台。
数据现状存在的问题
第二部分是数据治理平台
在国家政策的引领下，解决了上述的数据问题就需要建设数据治理平台。
介绍了一下我们的大数据治理平台，
大数据治理平台包括数据汇聚模块、数据治理模块、数据开发模块、数据资产模块、数据服务模块等5大模块。进一步完善的教育数据标准，提供教育数据的归集、治理、共享到分析展示的全过程能力，实现教育数据动态归集、高效治理、授权使用、智能分析和直观展示，充分发挥数据的效能。
第三部分价值
数据汇聚系统的主要功能是实现对多源异构数据和多行业数据的采集
数据治理系统的主要功能是 整合数据资源，统一数据标准，构建数据管理体系，消除数据的不一致性，提高组织的数据质量。
数据开发系统的主要功能是提供一站式的多人集成开发环境，将任务调度、发布、运维、监控、告警等进行整合，实现工作流自定义编排开发、离线开发的周期运行，并配合数据质量的稽查能力。
数据资产系统的主要功能是 对于接入大数据平台资源的 统一收录 和分类展示。
数据服务系统的主要功能是对于大数据平台治理好的数据资产，通过界面化配置的方式构建API，对外提供服务。
我今天针对教育主题库的场景规划跟大家做一个沟通交流，主要分两个部分，第一个部分是教育主题库包含的数据内容，第二个部分是教育主题库的应用场景，也就是数据的价值。
先看第一个部分，教育主题库包含的数据内容。
高校包含海量的数据，比如招生信息、老师学生的身份信息、学校的资产信息、财务信息......等数据信息散落在校园内外的各个信息系统。
想要了解高校的数据资产有多少？怎么分布？有哪些类型？就需要建立教育主题库，对数据进行分类管理。依托数据治理平台，首先归集各个业务系统的数据，然后对数据进行治理加工，最后构建数据模型，形成教育主题库。教育主题库包含以下7个类别的数据模型
第一类学校概览、
第二类教职工、
第三类资产、
财务、科研、学生、教学等
第二个部分，治理后的主题库数据如何发挥价值。
第一个场景是教育一张图，也就是学校的数据看板，包含各种各样的指标。
左边的指标有学校的总体面积、重点学科建设数量、学位授予点数、教资队伍建设情况，不同类型教师人数，右边的指标有全日制在校学生人数、精品课程以及研究成果。通过这些指标数据，展现了学校的综合实力，对学校有了一个更加清晰直观的了解
中间位置的指标有招生趋势、就业趋势、考研趋势帮助教育主管机构了解学校的运行情况，辅助决策。毕业生就业率这个指标说明学校教育与社会实际需求是否匹配，假如该指标偏低，可以获取毕业生更多信息深入分析是否是专业设置与社会要求匹配度不高，通过增设相关课程来提高学生就业率。
第二个场景是通过分析多种多样的视频数据，保护学校师生的人身安全和财产安全。
分析宿舍的视频数据，识别出好几天不在宿舍的，产生告警信息，推送给相关管理人员去处理这条告警。预防人员失联好几天学校也没人发现的情况发生
分析周届越届视频数据，识别出告警次数较高的区域加强安保人员的巡查
分析楼道的视频数据，识别出人流量密集的时间段以及区域，及时疏散防止踩踏事件的发生。
第三个场景是贫困学生的认定。高校中的贫困生认定工作存在评选时间周期长、评选过程不客观、弄虚作假等情况。为了推动学校能够公平、公正开展这项工作，提出的方案是获取民政的低保数据，教育局的学籍数据，医保局的慢性病、重病数据，残联的残疾人数据，通过这些数据与学生申请信息中的贫困情况做信息比对，识别出申请信息是否属实，如果外部委办局的数据比较难获取，也可以通过一卡通的消费数据来进行比对。
上述就是对教育主题库应用场景的规划，大家有什么问题或者建议可以提出来，共同讨论一下。
